Bài tập lớn mạng máy tính Khảo sát về mạng 5G và tác động của nó đối với nông nghiệp – thách thức và cơ hội mạng máy tính đại học bách khoa Hà Nội

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
VIỆN ĐIỆN TỬ VIỄN THƠNG
**********

BÁO CÁO
BÀI TẬP LỚN MẠNG MÁY TÍNH
Đề tài: Khảo sát về mạng 5G và tác động của nó đối với
nơng nghiệp – thách thức và cơ hội

Giảng viên hướng dẫn: PGS.TS Trần Quang Vinh
Sinh viên thực hiện: Nhóm 5
Đào Thị Thu Giang

20172525

Lê Thị Mây

20172681

Trần Công Thịnh

20172836

Vũ Thị Thu Trang

20172859

Nguyễn Thị Xuân

20172925

Hà Nội, 2021


MỤC LỤC

MỤC LỤC ....................................................................................................................... ii
DANH SÁCH HÌNH ẢNH ............................................................................................ iii
DANH MỤC BẢNG BIỂU ............................................................................................iv
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU .............................................................................................. 1
CHƯƠNG 2. IOT TRONG NÔNG NGHIỆP THÔNG MINH ....................................... 4
CHƯƠNG 3. NHỮNG THÁCH THỨC TRONG THẾ HỆ MẠNG DI ĐỘNG HIỆN
NAY ................................................................................................................................. 6
CHƯƠNG 4. SỰ TRỖI DẬY CỦA MẠNG 5G ............................................................. 7
CHƯƠNG 5. ỨNG DỤNG CỦA LTE TRONG NÔNG NGHIỆP ............................... 11
5.1 Máy bay không người lái ..................................................................................... 11
5.2 Giám sát thời gian thực ........................................................................................ 13
5.3 Đàm thoại ảo và duy trì dự đoán .......................................................................... 15
5.4 Tương tác thực tế và thực tế ảo ............................................................................ 15
5.5 Robots điều khiển bằng AI................................................................................... 16
5.6 Phân tích dữ liệu và kho lưu trữ đám mây ........................................................... 18
CHƯƠNG 6. TRIỂN VỌNG TRONG TƯƠNG LAI ................................................... 22
CHƯƠNG 7. KẾT LUẬN.............................................................................................. 25
TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................................................. 27

ii


DANH SÁCH HÌNH ẢNH
Hình 1: Sự tăng trưởng của dân số thế giới ..................................................................... 2
Hình 2: Mạng 5G ở thành thị và nơng thơn ..................................................................... 8

Hình 3: Tình trạng triển khai của mạng di động 5G tính đến tháng 6 năm 2020 ............ 9
Hình 4: Ứng dụng của 5G trong lĩnh vực nơng nghiệp ................................................. 11
Hình 5: Minh họa máy bay không người lái, cảm biến giám sát thời gian thực và thực
tế tăng cường tại nơi làm việc ........................................................................................ 13
Hình 6: Minh họa kính AR ............................................................................................ 16
Hình 7: Hình minh họa các loại robot hỗ trợ AI khác nhau ........................................... 17
Hình 8: Robot tự động hỗ trợ 5G được sử dụng trong các hoạt động nơng nghiệp....... 18
Hình 9: Cơ chế dữ liệu đám mây ................................................................................... 19
Hình 10: Hoạt động đồng bộ của các thiết bị hỗ trợ 5G khác nhau để kiểm sốt dịch hại
........................................................................................................................................ 21
Hình 11: Tổng quan về ứng dụng 5G trong nông nghiệp thông minh ........................... 21

iii


DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 1: So sánh các thế hệ mạng di động........................................................................ 9
Bảng 2: So sánh các giao thức khác nhau trong mạng không dây ................................. 14
Bảng 3: Yêu cầu kết nối của các dịch vụ ....................................................................... 16

iv


CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU
Nơng nghiệp là nguồn sinh kế chính và đóng một vai trò quan trọng trong nền
kinh tế của hầu hết các quốc gia. Nông nghiệp không chỉ gắn với mùa vụ mà còn bao
gồm cả chăn nuôi và trồng trọt trên đất để cung cấp lương thực, chất xơ và thuốc men.
Các loại hình nơng nghiệp khác nhau thì được thực hiện ở các khu vực khác nhau trên
thế giới, tập trung chủ yếu vào việc cung cấp thực phẩm lành mạnh để nuôi sống người
dân trên tồn thế giới. Nơng nghiệp là nguồn thu nhập chính của các nước đang phát

triển, nó đảm bảo an ninh lương thực cho một quốc gia và sản xuất nguyên liệu cho
ngành công nghiệp.
Nông nghiệp hiện đại bắt đầu vào khoảng thế kỷ 18, được gọi là cách mạng nông
nghiệp Anh, khi trong một thời gian ngắn nhiều cải tiến đã được đưa ra đối với canh tác,
dẫn đến tăng sản lượng lớn và các phương pháp hiệu quả hơn. Hệ thống luân canh 4 vụ
và chương trình lai tạo chọn lọc đã được thực hiện để tăng quy mô cây trồng cũng như
năng suất, thay thế cho hệ thống luân canh 3 vụ.
Cuộc cách mạng nông nghiệp đầu tiên diễn ra từ năm 1900 đến 1930, khi nền
nông nghiệp cơ giới hóa cho phép mỗi nông dân sản xuất đủ cho 26 người. Cuộc cách
mạng nông nghiệp này đã mang lại những kỹ thuật như quản lý đất và sự ra đời của nhiều
công cụ canh tác mới. Sau nhiều thập kỉ, một cuộc cách mạng thứ hai được gọi là cuộc
cách mạng Xanh, diễn ra vào năm 1990. Các loại cây trồng biến đổi gen có khả năng
chống chịu sâu bệnh và cần ít nước hơn đã được giới thiệu với sự hỗ trợ của các tiến bộ
khoa học, kết quả đạt được sản lượng một người nông dân có thể cung cấp lương thực
cho 155 người khác.
Cuộc cách mạng thứ 2 đã thúc đẩy việc sử dụng các cơng cụ cơ khí trong canh
tác, làm tăng hiệu quả sản xuất và năng suất cây trồng. Lần cải tiến thứ 3, cũng được mô
tả là một cuộc cách mạng Xanh, là giai đoạn mà người nông dân bắt đầu sử dụng cây
trồng biến đổi gen, dẫn đến sản lượng nông sản lớn hơn.

1


Với tốc độ tăng dân số thế giới nhanh chóng (Hình 1) thì sản lượng lương thực
trên tồn thế giới được tăng lên nhanh chóng. Một nhu cầu rất lớn phải được đáp ứng
với chi phí hiệu quả mà khơng lãng phí các nguồn tài nguyên như nước và điện. Tổn thất
lương thực (Dora et al., 2020; Lipinski et al., 2016) trong quá trình sản xuất lương thực
chiếm 32% ở các nền kinh tế đang phát triển. Với các phương thức canh tác thơng thường
thì hiệu quả sản x́t khơng cao, ngồi ra cịn có thể dẫn đến sử dụng q mức tài ngun
và chất thải khơng được kiểm sốt. Để đáp ứng các nhu cầu đó, nông dân cần có cơng

nghệ hiện đại hơn để sản x́t nhiều hơn từ nguồn lao động và đất đai còn hạn chế.

Hình 1: Sự tăng trưởng của dân số thế giới
Nông nghiệp chính xác còn được gọi là canh tác chính xác. Có lẽ cách dễ nhất để
hiểu nghĩa “nơng nghiệp chính xác” là coi nó là tất cả mọi thứ giúp cho hoạt động nơng
nghiệp chính xác hơn và được kiểm soát tốt hơn đối với sự phát triển của cây trồng và
chăn nuôi gia súc. Một thành phần quan trọng của phương pháp quản lý trang trại này là
sử dụng công nghệ thông tin và một loạt các công cụ như điều hướng GPS, hệ thống điều
khiển, cảm biến, rô bốt, máy bay, xe tự hành, kỹ thuật xử lý với định lượng thay đổi, lấy
mẫu dựa trên GPS, phần cứng tự động, viễn thông và phần mềm.
Nông nghiệp thông minh cũng giải quyết được những thách thức khác nhau về an
ninh lương thực, biến đổi khí hậu, tình trạng đất và tình trạng sử dụng tài nguyên, lao
2


đông. sử dụng mạng truyền thông (IoT) bao gồm cảm biến, robot và máy bay không
người lái được kết nối thông qua Internet để thực hiện các công việc thu thập dữ liệu
nhằm cải thiện năng suất và khả năng dự đốn. Canh tác thơng minh sử dụng trí tuệ nhân
tạo (AI) để phát hiện điều kiện đất và chọn cây trồng dựa trên loại đất, điều kiện thời
tiết, nguồn nước có sẵn... để phát hiện bệnh trên cây trồng ở giai đoạn sớm nhất để có
thể lựa chọn và áp dụng được loại thuốc trừ sâu tương ứng để cải thiện năng suất cây
trồng bằng cách sử dụng các cảm biến thích hợp.
Dữ liệu được thu thập bởi các cảm biến trong máy bay không người lái bay qua
các trang trại được xử lý và phân tích bằng các tḥt tốn deep-learning sử dụng máy
tính để xác định được các vấn đề của cây trồng. Với sự trợ giúp của cơng nghệ này, có
thể làm cho việc trồng trọt trở nên dễ dàng hơn. Để hỗ trợ mạng di động 4G cung cấp
một tuyến đường kết nối các thiết bị cho việc trao đổi dữ liệu mà không bị tắc đường,
mất mát tài nguyên hay trễ từ đó giúp giảm đáng kể chi phí, lao động và cả thời gian.
Dịch vụ Intel của Business Insider ước tính rằng đến 2020, số lượng thiết bị IoT
cho nông nghiệp sẽ đạt 75 triệu lượt lắp đặt, sẽ tăng lên 20% trong mỗi năm tiếp theo.

Theo báo cáo “Thị trường Nông nghiệp Thơng minh theo các loại hình nơng nghiệp
(nơng nghiệp chính xác, chăn ni, ni trồng thủy sản, nhà kính), phần cứng (máy bay
không người lái, cảm biến, RFID, đèn LED trồng trọt), phần mềm, dịch vụ, ứng dụng và
quy mô trang trại và địa lý – Dự báo toàn cầu đến năm 2025” (Smart Agriculture Market
by Agriculture Type, 2020), nông nghiệp thông minh được dự báo là tăng trường từ 13,8
tỷ USD vào năm 2020 lên 22,0 tỷ USD vào năm 2025, tốc độ CAGR (tỷ lệ tăng trường
hang năm kép) là 9.8%.
Mặc dù mạng 4G cung cấp tốc độ cao và kết nối tốt, nhưng chưa thể kết nối tất
cả các thiết bị thông minh ở những nơi xa khi chi phí lắp đặt cao và bảo trì cịn thấp. Sau
đó sự ra đời của mạng di động 5G và các mạng tốc độ cực cao, nhiệm vụ này được thực
hiện đơn giản để chia sẻ thông tin, nguồn tài nguyên một cách hiệu quả hơn.

3


CHƯƠNG 2. IOT TRONG NÔNG NGHIỆP THÔNG
MINH
Để tăng khả năng sản x́t và phân tích, nơng dân và các ngành nông nghiệp
chuyển sang IoT. IoT liên quan đến một số loại cảm biến được thiết kế để thực hiện
các công việc khác nhau để thúc đẩy tương lai của nông nghiệp lên một tầm cao mới.
Các cảm biến này được triển khai trên khắp cánh đồng, cho phép người nông dân có
được cái nhìn chi tiết về các thơng số khác nhau của đất, cây trồng, thời tiết… bằng
cách sử dụng điện thoại thông minh được kết nối với Internet. Với công nghệ IoT,
nông dân được cung cấp thông tin đầy đủ ở các cấp độ khác nhau của canh tác thơng
minh, chẳng hạn như phân tích và lập bản đồ tưới tiêu, phân bón và thuốc trừ sâu, phát
hiện bênh, thu hoạch dự đoán năng suất cây trồng.
Bản đồ địa hình đất nơng nghiệp và thơng tin về các loại tài nguyên sẵn có trong
khu vực được thu thập bằng cách triển khai các máy bay không người lái nông nghiệp
cũng như các cảm biến trên mặt đất. Cách tiếp cận này cũng cho phép nông dân thực
hiện phân tích tồn diện về đất, chẳng hạn như nhiệt độ, độ chua, tình trạng dinh dưỡng

và các yếu tố khác.
Tất cả các biến này có thể được kết hợp với dữ liệu lịch sử cùng với các loại cây
trồng được thực hiện trước đó, phân bón và thuốc trừ sâu được bón, mực nước… để có
thể xác định được chất lượng của đất. Bản đồ đất được tạo bằng các kĩ tḥt số và có
tính ứng dụng rất cao để gieo các loại cây trồng khác nhau đặc biệt là các loại cây trồng
có các thơng số liên quan đến tình trạng đất. Ngồi ra cịn có các cảm biến có sẵn để
theo dõi trực tiếp kết cấu của đất, tình trạng đất để có thể tránh được các vấn đề như sói
mòn đất, ơ nhiễm đất…
Do nguồn nước cịn khan hiếm, dựa trên IoT tưới tiêu được ưu tiên hơn các
phương pháp tưới tiêu truyền thống. Hệ thống kiểm sốt nước dựa trên IoT cho phép
dịng chảy chính xác của nước đến các cánh đồng, do đó có thể ngừa lãng phí nước.

4


Một khái niệm mới là CWSI: chỉ số căng thẳng nước cây trồng được phát triển
để xác định mức độ căng thẳng và khắc phục ảnh hưởng đến nhiệt độ và căng thẳng
của cây trồng (Alderfasi and Nielsen, 2001). Sau đó tính tốn để theo dõi sự phát triển
của tán cây trồng theo nhiệt độ bề mặt ở các khoảng thời gian khác nhau. Chế độ đa
cảm biến có thể thu thập dữ liệu như thời tiết, hình ảnh vệ tinh, dùng nhiệt kế hồng
ngoại để kết hợp tính tốn CWSI để có được chỉ số tưới tiêu cụ thể cho từng địa điểm.
Tưới tiêu theo chế độ linh hoạt (VRI) giải quyết nhu cầu tối ưu hóa lịch tưới với sự trợ
giúp của dữ liệu cảm quan (Hedley and Yule, 2009; Evans et al., 2013; Dukes and
Perry, 2006). Các thiết bị dựa trên IoT được sử dụng để tính tốn thành phần hóa học
của phân bón và đất, chẳng hạn như hàm lượng photpho, nito và kali cần thiết để đảm
bảo khả năng sinh sản của cây trồng.
Dữ liệu từ các cảm biến, chẳng hạn như mức dinh dưỡng và thời tiết, giúp xác
định chính xác lượng phân bón cần thiết cho sự phát triển của cây trồng, vì nếu sửu
dụng quá liều phân bón có thể gây ảnh hưởng đến mức dinh dưỡng của đất.
Ảnh hưởng do sâu bệnh, ước tính khoảng 20-40% số cây trồng bị mất trắng

hàng năm theo báo cáo của Tổ Chức Nông lương (FAO-2020). Các thiết bị IoT như rô
bốt, máy bay không người lái và cảm biến được sử dụng để phát hiện sâu bệnh. Bằng
cách sử dụng các thiết bị dựa trên IoT này, chi phí tổng thể các yếu tố ảnh hưởng đến
mơi trường giảm đáng kể. Có một số ứng dụng phần mềm, chẳng hạn như farmOS có
thể sử dụng tất cả dữ liệu từ các thiết bị IoT này để cung cấp thông tin về năng suất
nông nghiệp, chất lượng thu hoạch và ước tính năng suất cây trồng và hơn thế nữa là
giám sát quá trình sản xuất, thu hoạch trực tiếp. Tất cả những dữ liệu này được tải lên
máy chủ của hệ thống và nền tảng dựa trên web.

5


CHƯƠNG 3. NHỮNG THÁCH THỨC TRONG THẾ HỆ
MẠNG DI ĐỘNG HIỆN NAY
Công nghệ mạng không dây 4G/3G/NB-IoT được sử dụng để cung cấp khả
năng kết nối giữa các thiết bị thông minh dựa trên IoT để chia sẻ dữ liệu, đánh giá và
ước tính chính xác trong lĩnh vực nơng nghiệp (Dahlman et al., 2011; Huang et al.,
2012; Akyildiz et al., 2010; Hassebo et al., 2018).
Mặc dù mơ hình kết nối 3G/4G đã cho thấy nhiều hứa hẹn nhưng vẫn tồn tại
một số hạn chế như hạn chế những công nghệ cao khơng đạt được tiềm năng tối đa của
nó. Khu vực hoạt động là một trong những hạn chế lớn nhất. Các mạng không dây hiện
hiện tại không bao phủ các khu vực xa xôi hoặc các phần của thành phố mà có nhiều
tịa nhà cao tầng.
Để tạo điều kiện cho chất lượng dịch vụ QoS trong 4G thì mạng đặt ra một
thách thức đáng kể do điều kiện kênh phân bổ tài nguyên, tốc độ dữ liệu thay đổi và
các vấn đề chuyển giao giữa các mạng không đồng nhất. Nhiều anten và bộ chuyển đổi
được sử dụng trong các thiết bị di động dẫn đến tuổi thọ pin kém. Vì nhiều thiết bị di
chuyển được sử dụng trong các lĩnh vực nông nghiệp hiện đại, chẳng hạn như máy bay
không người lái và robot, chạy bằng pin, chúng không thể hoạt động trong thời gian dài
trên các cánh đồng trồng trọt ở xa. Một số thiết bị và một lượng lớn cơng trình nghiên

cứu về các thiết bị IoT cho nông nghiệp thông minh đang tăng dần và đòi hỏi nhiều trí
thơng minh hơn, tốc độ, khả năng mở rộng và giao tiếp an toàn và sức mạnh xử lý để
thực hiện các tác vụ tính tốn nặng và chạy các dịch vụ đã được cài đặt.
Để đạt được hiệu suất nhanh và chi phí thấp cho các thiết bị IoT, cần có độ trễ
cực thấp kết hợp với các kết nối tốc độ cao. Mạng 4G (LTE) hiện tại khơng thể hỗ trợ
các tính năng này vì chó chỉ cho phép kết nối chuyển mạch gói dựa trên IP. Những hạn
chế này của các thế hệ mạng di động hiện tại sẽ được khắc phục bằng cách chuyển
sang thế hệ tiếp theo – mạng 5G.

6


CHƯƠNG 4. SỰ TRỖI DẬY CỦA MẠNG 5G
5G là công nghệ mạng di động thế hệ thứ 5, tiêu chuẩn chính thức được 3GPP
thiết lập vào tháng 12 năm 2017 để xác định được các đặc điểm kĩ thuật của mạng 5G
và giai đoạn thứ 2 của mạng 5G, 3GPP Release 16, dự kiến sẽ sớm được phát hành ra
cộng đồng.
Mạng 5G sử dụng phổ băng tần cao (được gọi là sóng milimet – 24GHz đến
300GHz) cho tốc độ rất cao và độ trễ thấp. Ngoài dung lượng dữ liệu cao và tốc độ
nhanh hơn 10Gbps, 5G có lợi thế mạnh mẽ khi có thế kết nối hàng tỷ thiết bị vì băng
thơng cao hơn.
5G vượt qua các tiêu ch̉n 4G và 4G LTE hiện tại tới 100 lần về tốc độ đường
xuống và đường lên. Điều này có nghĩa là trong khi thông thường sẽ mất 6 phút để tải
xuống một bộ phim dài hai giờ trên 4G thì quá trình tải xuống tương tự sẽ mất chưa
đến 4s đối với 5G.
Liên minh Viễn thông Quốc tế (ITU) phát triển các tiêu chuẩn kỹ thuật cho 5G
(IMT-2020). Tốc độ dữ liệu đỉnh trên mỗi trạm du động cho đường lên là 10 Gbps và
tốc độ cho đường xuống là 20 Gbps. Tuy nhiên đối với các cuộc gọi người dùng, tốc độ
tải lên thực tế là 50 Mbps và tốc độ tải xuống là 100 Mbps. 5G có thể kết nối 1 triệu
thiết bị trên mỗi km vuông và nó cũng được hỗ trợ khi cá thiết bị di chuyển ở tốc độ rất

cao (khoảng 500 kmph). Một lợi ích quan trọng khác của 5G là cung cấp độ trễ thấp tới
1ms để khắc phục các vấn đề kết nối chậm tồn tại trong thế hệ mạng hiện tại.
Vì microwaves (MWs) được sử dụng làm sóng mang trong mạng 5G nên chúng
khơng thể phủ sóng các khu vực rộng lớn. Để cung cấp kết nối liền mạch, khái niệm
smallcell được đề ra, trong đó các trạm gốc nhỏ được đặt cách nhau khoảng 250 m trên
khắp các vùng phủ sóng và có thể được mở rộng ở bất kỳ mức độ nào. Các trạm nhỏ liên
kết có thể được đặt ở bất cứ đâu (trụ đèn, cây cối, mái nhà, đỉnh xe, v.v.) để kết nối tạo
nên các phạm vi lớn hơn. Minh họa về cách mạng 5G được triển khai ở các khu vực
nông thôn và thành thị, có thể bao gồm bất kỳ phạm vi nào, được thể hiện trong Hình 2.

7


Hình 2: Mạng 5G ở thành thị và nơng thơn
Kỹ thuật multiple-input multiple-output (MIMO) được sử dụng ở đây như trong 4G
bằng cách cung cấp nhiều ăng-ten phát và nhận để nâng cao dung lượng của mạng, lớn
hơn nhiều so với mạng 4G. Tuy nhiên, MIMO lớn gây nhiễu giữa các tín hiệu dễ dàng
hơn. Để khắc phục vấn đề này, định dạng chùm tia (beamforming) được sử dụng để tối
đa hóa hiệu quả của việc gửi dữ liệu. Beamforminglà khả năng của một ăng-ten để gửi
các chùm sóng vơ tuyến hẹp theo hướng của các thiết bị riêng lẻ. Vì 5G hoạt động ở tần
số hoạt động rất cao (MW), nó hỗ trợ băng thơng rất cao, cho phép giao dịch dữ liệu
nhanh hơn và lớn hơn. 5G có thể phân biệt từng thiết bị bằng cách sử dụng kỹ thuật vô
tuyến nhận thức và phân bổ các kênh động cho chúng, thiết bị này bị thiếu trong mạng
4G.
Lợi ích của 5G: Công suất caoGiảm độ trễ, mật độ kết nối cao, thông lượng cao, cải
thiện hiệu quả quang phổ, kết nối liền mạch, phạm vi rộng, tăng hiệu quả năng lượng
mạng.

8

2G

3G

4G

5G

Năm ra đời

1993

2001

2009

2018

Công nghệ

GSM

WCDMA

LTE, WiMAX

MIMO, mmWaves

Hệ thống truy nhập

TDMA, CDMA

CDMA

CDMA

OFDM, BDMA

Loại chuyển mạch

Kênh, gói

Kênh, gói

Gói

Gói

PSTN

PSTN

Mạng chuyển mạch gói

Mạng Internet

Dịch vụ Internet

Băng hẹp

Băng rộng

Băng cực rộng

Mạng không dây WWW

Băng thông

25 MHz

25 MHz

150 MHz

30-300 GHz

Tốc độ

64 Kbps

8 Mbps

300 Mbps

10-30 Gbps

Độ trễ

300-1000 ms

100-500 ms

20-30 ms

1-10 ms

60 km

100 km

200 km

500 km

Mạng

Hỗ trợ di chuyển

Bảng 1: So sánh các thế hệ mạng di động
Bảng 1 so sánh mạng 5G với các mạng di động thế hệ trước. So với các mạng di
động thế hệ thứ 3, 4G thì mạng 5G cho phép truyền phát video độ nét cao và gọi điện
khi đang di chuyển. Với sự gia tăng tắc nghẽn mạng, 4G đã đạt đến giới hạn tốc độ kỹ
tḥt trên tồn phổ.

Hình 3: Tình trạng triển khai của mạng di động 5G tính đến tháng 6 năm 2020
Hình 3 mơ tả tình trạng triển khai tồn cầu của mạng 5G tính đến tháng 6 năm
2020. Hiện tại, mạng di động 5G đã có sẵn trên thị trường thương mại tại 8719 thành
phố và dự kiến sẽ chiếm ít nhất 1,3 tỷ kết nối 5G toàn cầu vào năm 2025.
Mặc dù 5G cung cấp sự cải thiện đáng kể về băng thông và tốc độ, nhưng phạm

vi phủ sóng hạn chế của nó đòi hỏi phải có thêm cơ sở hạ tầng. Trạm gốc 5G có phạm
9


vi hoạt động ngắn hơn so với thế hệ hiện tại, có nghĩa là cần phải lắp đặt thêm các trạm
gốc nhỏ. Do đó, việc phát tia với năng lượng đạt được ít hơn trong khi xử lý dữ liệu lớn
hơn và chi phí lắp đặt của trạm gốc là tối thiểu, vì nó có thể được đặt ở bất cứ đâu.
Hiện tại, cái giá phải trả cho công nghệ 5G mới là chi phí cơ sở hạ tầng cao, chi
phí thiết bị của người dùng cuối và giá dịch vụ. Ban đầu, những chi phí này có thể cao
nhưng khi triển khai trên diện rộng thì chi phí sẽ giảm đi đáng kể. Vì mạng 4G LTE và
5G sử dụng cùng phổ tần số, cơng nghệ 5G có khả năng mang lại chi phí dữ liệu thậm
chí cịn thấp hơn chi phí 4G hiện tại trong tương lai. 5G không phải là độc lập, thay vào
đó, nó sử dụng radio và phần mềm cập nhật trên 4G LTE.

10


CHƯƠNG 5. ỨNG DỤNG CỦA LTE TRONG NÔNG
NGHIỆP
Các lĩnh vực chính mà việc triển khai mạng di động 5G có lợi trong ngành nơng
nghiệp được thể hiện trong Hình 4. Ứng dụng của 5G trong nông nghiệp cho các phương
tiện bay không người lái, giám sát thời gian thực, tư vấn ảo và bảo trì dự đốn, thực tế
tăng cường và thực tế ảo, rô bốt được hỗ trợ bởi AI, phân tích dữ liệu và kho lưu trữ đám
mây được thảo luận trong phần này. Công nghệ 5G giúp việc triển khai, giám sát và quản
lý các thiết bị và trang trại IoT dễ dàng hơn nhiều.

Hình 4: Ứng dụng của 5G trong lĩnh vực nông nghiệp

5.1 Máy bay không người lái
Gần đây, máy bay không người lái - Unmanned aerial vehicles (UAV) đã được

sử dụng rộng rãi trong ngành nông nghiệp. Áp dụng công nghệ bay không người lái, các
trang trại và doanh nghiệp nơng nghiệp có thể tăng năng suất cây trồng, tiết kiệm thời
gian và đưa ra các quyết định quản lý đất đai nhằm tối đa hóa hiệu suất lâu dài. Những
máy bay không người lái này có thể được sử dụng cho cả nhiệm vụ trên không và trên
mặt đất. Một số lĩnh vực chính mà việc sử dụng máy bay khơng người lái đạt được:
• Do thám đất và cây trồng
• Phân tích đất và thực địa
• Phun thuốc cho cây trồng
11


• Hạt giống gieo trồng
• Giám sát vật nuôi
• Đánh giá sức khỏe
• Giao hàng nơng sản
Máy bay khơng người lái sử dụng một số loại cảm biến, chẳng hạn như hình ảnh
đa chiều, hình ảnh hồng ngoại, hyperspectral và lidar, được sử dụng để quét một khu vực
rộng lớn để lập bản đồ 3D; đếm thực vật; tính tốn các chỉ số thảm thực vật và nắm bắt
tình trạng của thực vật, nhiệt độ đất và mực nước. Máy bay khơng người lái rất hữu ích
trong việc giám sát và kiểm tra vật ni nhanh chóng, hiệu quả. Thơng thường, máy bay
không người lái nông nghiệp được sử dụng cho các hoạt động ở độ cao thấp (dưới 120
m) và chúng sử dụng kết nối vô tuyến riêng hoặc Wi-Fi, do đó, có một phạm vi rất hạn
chế từ 3–7 km với một ăng ten phát lớn. Mạng di động 5G phù hợp để tích hợp với quản
lý lưu lượng bằng máy bay không người lái để tạo điều kiện liên lạc bằng máy bay không
người lái ở độ cao thấp nhằm tăng cường bảo mật và an toàn cho các hoạt động của máy
bay không người lái.
Với công nghệ 5G, nơng dân có thể điều khiển máy bay không người lái trên một
khoảng cách lớn bằng tay hoặc thơng qua các trạm kiểm sốt được lập trình và về mặt
kỹ tḥt, máy bay khơng người lái có thể được điều khiển từ mọi nơi trên thế giới. Mạng
di động 5G cho phép nông dân nhận dữ liệu thời gian thực, chẳng hạn như các luồng

video độ nét cao, cùng với dữ liệu cảm quan thiết yếu khác và phép đo từ xa từ máy bay
không người lái nhanh hơn và liền mạch so với các mạng di động thế hệ trước. Máy bay
không người lái không cần phải mang một lượng lớn sức mạnh xử lý và tất cả dữ liệu có
thể được gửi lên đám mây để xử lý với tốc độ nhanh hơn với công nghệ 5G. Với phạm
vi phủ sóng rộng khắp và giao tiếp ổn định của mạng di động 5G, một số lượng lớn máy
bay khơng người lái tự hành có thể bay qua bầu trời để giao các sản phẩm nông nghiệp
ngay trước cửa nhà của một người. Ba nhu cầu quan trọng để liên kết các máy bay không
người lái sử dụng dữ liệu di động 5G là quản lý lưu lượng hệ thống máy bay không người
lái, cung cấp bởi vùng phủ sóng mạng 5G ổn định.
12


5.2 Giám sát thời gian thực
Cảm biến không dây được kết nối với internet có thể liên tục theo dõi các điều
kiện môi trường như độ ẩm, nhiệt độ, độ sáng và độ ẩm của đất. Dựa trên bất kỳ sự thay
đổi nào trong các điều kiện này, một hành động khắc phục tự động có thể được thực hiện
để duy trì các điều kiện bình thường cho sự phát triển của cây trồng. Dữ liệu nông nghiệp
nhận được từ các cảm biến tương ứng sẽ ở các định dạng khác nhau dựa trên độ phân
giải độ chính xác cần thiết và sẽ yêu cầu các giao diện thích hợp để tương thích. Hình 5
minh họa các cảm biến IoT này để theo dõi thời gian thực.

Hình 5: Minh họa máy bay không người lái, cảm biến giám sát thời gian thực và thực
tế tăng cường tại nơi làm việc
Các giao thức truyền thơng đóng một vai trị quan trọng trong canh tác thông minh
dựa trên IoT để bao phủ các khoảng cách tầm ngắn hoặc tầm xa của đất. Đối với phạm
vi ngắn, ZigBee hoặc Wi-Fi được sử dụng, trong khi các giao thức LoRaWAN, Bluetooth
và LPWAN trong mạng thông tin di động được sử dụng trên phạm vi dài. Để cung cấp
vùng phủ sóng diện rộng, tiêu thụ điện năng thấp, hiệu quả năng lượng cao và tốc độ dữ
liệu cao, công nghệ diện rộng năng lượng thấp - low power wide area (LPWA) có thể
13

được sử dụng trong mạng di động. Việc so sánh các giao thức khác nhau được thể hiện
trong Bảng 2.
Công nghệ

LoRaWAN

ZigBee

Dải tần

915-928
MHz

Phạm
vi

Tốc độ
dữ liệu
lớn
nhất

Băng
thông
kênh

5 km

50 kbps

250
kbps

than 1

2.4 GHz

km
Classic:

Bluetooth

Độ tin
cậy

Độ trễ
thấp

Chi phí
module
thấp

Cơng
suất
thấp

Hỗ trợ
di
chuyển

Hỗ
trợ
SLA

100
Hz

BPSK/QPSK

Khơng

Khơng

Khơng

Có

Có

Khơng

Khơng

2
MHz

BPSK/QPSK

Khơng

Khơng

Khơng

Có

Có

Khơng

Khơng

15
MHz

GFSK/
DQPSK/
DPSK

Khơng

Có

Có

Có

Có

Khơng

Khơng

Less

902–928
MHz,

2.402–2.480
GHz

Điều chế

Khả
năng
mở
rộng

100 m
BLE:
240 m

Classic:
3 Mbps
BLE: 2
Mbps

2.4–60 GHz

100 m

10
Mbps

20 or
40
MHz

BPSK/
QPSK/QAM

Có

Có

Có

Có

Có

Khơng

Khơng

LTE-M
(Rel13)

1.7–2.1

GHz, 1.9
GHz, 2.5–
2.7 GHz

12 km

1 Mbps

1.4
MHz

BPSK/QPSK

Có

Có

Có

Có

Có

Có

Có

LTE-M
(Rel14)

1.7–2.1
GHz, 1.9
GHz, 2.5–
2.7 GHz

12 km

4 Mbps

5
MHz

BPSK/QPSK

Có

Có

Có

Có

Có

Có

Có

NB-IoT

700,800,900
MHz

15 km

200
kbps

200
kHz

BPSK/
QPSK/
64QAM

Có

Có

Có

Có

Có

Có

Có

5G NR

Below 6
GHz, 20–60
GHz

200 m

1 Gbps

400
MHz

OFDM/
BPSK/QPSK

Có

Có

Có

Có

Có

Có

Có

Wi-Fi

Bảng 2: So sánh các giao thức khác nhau trong mạng không dây
Công nghệ LTE for Machines (LTE-M) và narrowband IoT (NB-IoT) đang mở
đường cho tương lai của tích hợp 5G và sẽ định hình nông nghiệp thông minh trong
những năm tới. Với mạng di động 5G, một số lượng lớn các cảm biến (1 triệu thiết bị/km
vng) có thể được kết nối với một trạm di động duy nhất, điều này cuối cùng sẽ cho
phép nông dân cài đặt nhiều cảm biến IoT hơn để thực hiện tất cả các tác vụ hiệu quả
hơn. Các cảm biến phải có khả năng kết nối tầm xa và tiết kiệm điện, vì hầu hết các cảm
biến đều chạy bằng năng lượng mặt trời hoặc pin. Các cảm biến IoT này tận dụng khả
năng truyền tải điện năng thấp và độ tin cậy của công nghệ 5G.
14


5.3 Đàm thoại ảo và duy trì dự đốn
Các chun gia về nông nghiệp hay các ban hội đàm ảo có thể phục vụ nhu cầu
của nơng dân thơng qua cuộc hội đàm ảo sử dụng đường truyền độ phân giải cao mà
không cần đến việc gặp trực tiếp trong sự thoải mái của căn nhà. Vài dịch vụ đưa ra bởi
ban hội đàm là cố vấn về cây trồng, kế hoạch mơi trường, tính chất chính xác của nơng
nghiệp, mẫu thử dầu, quản lý loài gây hại, và kiểm tra sức khỏe vật nuôi. Với tỷ lệ dữ
liệu nhanh và sự tiềm tàng thấp của công nghê 5G, nhiều máy móc và thiết bị có thể
được theo dõi và quản lý trong thời gian thực để giám sát trước phần hư hỏng hoặc tình
trạng nhiên liệu để cung cấp việc sửa chữa kịp thời mà khơng bị trì hoãn hay lưỡng lự
do bất kỳ nhiệm vụ nào đã lên kế hoạch trước đó. 5G sẽ thêm một mẫu mới về bảo trì
gọi là bảo trì nâng cao có dự đoán bằng việc sử dụng nhiều cảm biến phù hợp với nhiều
máy móc và thiết bị để đo một số lượng lớn thông số khác nhau trong thời gian thực.
Với sự bảo trì nói trước, nơng dân được thơng báo về bất kỳ vấn đề sắp tới nào và bất kỳ
bộ phận hỏng nào dựa trên phản hồi từ các cảm biến 5G khác nhau, cho phép sự sửa
chữa được sắp xếp một cách kịp thời và khơng có sự trì hỗn hoạt động nào.

5.4 Tương tác thực tế và thực tế ảo

Các cải tiến trong công nghệ và lớp người sử dụng tương tác thực tế (AR) và thực
tế ảo (VR) có thể giúp nơng dân bằng nhiều cách. AR có thể cung cấp thơng tin hữu ích
như tình trạng vụ mùa, động vật, máy móc, máy không người lái trực tiếp và phép đo từ
xa, cập nhật thời tiết, đất, và tình trạng nước, bệnh khám phá ra nhờ AI cho cả thực vật
và động vật nông trại, phát hiện lồi phá hoại, kiểm tra đất, vv thơng qua kính đeo và
điện thoại thơng minh. Ví dụ, nhờ đeo kính AR và nhìn vào cây, nơng dân có thể nắm
thông tin quan trọng, như là cây có bị bệnh khơng hay khi nào có thể thu hoạch chúng,
như được trình bày ở Hình 6.

15


Hình 6: Minh họa kính AR
Một so sánh của sự yêu cầu kết nối mạng lưới của nhiều dịch vụ VR được trình
bày ở bảng 3.

Bảng 3: Yêu cầu kết nối của các dịch vụ

5.5 Robots điều khiển bằng AI
Sự kết hợp của AI với công nghệ 5G tạo ra nhiều bước tiến mới trong giám sát
video trực tiếp, điều khiển chẩn đoán và đơn thuốc tại chỗ để hỗ trợ nơng nghiệp, và nó
cũng được sử dụng để làm ổn định máy bay không người lái và robot bằng cách điều
khiển thơng số của chúng một cách chính xác. AI trong nông nghiệp được định hướng
để phát triển đến mức CAGR 25.5% từ năm 2020 đến 2026. AI trong lĩnh vực nông
nghiệp đang liên tục nổi lên để cung cấp giải pháp sáng kiến để cải thiện vụ mùa, đóng
gói, cho vật ni ăn, vv và robot AI và các hệ thống tự động được đặt để thay đổi công
nghiệp nông nghiệp. Trong những năm gần đây, robot nông nghiệp đã được sử dụng để
trồng nhiều loại cây khác nhau một cách tự động trong nhiều mẫu đất. Robot được trang
bị tầm nhìn của máy tính và máy móc học hỏi công nghệ được sử dụng để phát hiện và
16

loại bỏ cỏ dại một cách chính xác trong một vùng xác định mà không ảnh hưởng đến cây
trồng. Robot được thiết kế để làm hoa tiêu cho chính chúng trong suốt cánh đồng sử
dụng GPS và định vị và thu thập quả và trái cây đã sẵn sàng để thu hoạch.
Tất cả thông tin thu thập được được lưu trữ ở một kho dữ liệu và truy cập vởi
những robot khác để làm các nhiệm vụ nhanh chóng mà khơng cần sự can thiệp của con
người. Ví dụ, khi một robot thấy loài phá hoại sau khi kiểm tra gần vài cây, nó đánh dấu
địa điểm và chi tiết của lồi đó hoặc bệnh hiện có. Robot có thể được thiết kế để điều
khiển thuốc trừ sâu, lái tự động đến vị trí đánh dấu, và xịt thuốc trừ sâu dựa trên loài gây
hại hoặc loại bệnh. Tất cả những chuỗi nhiệm vụ này phải được thực hiện trong một khu
vực rộng một cách nhanh chống và được hoàn thành sử dụng liên kết tốc độ cao đáng
tin.

Hình 7: Hình minh họa các loại robot hỗ trợ AI khác nhau
Với một mạng lưới 5G di động, tất cả những robot này có thể truyền, với sự tiềm tàng
thấp, hình ảnh thời gian thực và video thu được từ những cảm biến khác nhau gắn với
nhau. Vài robot tự động hiện đại giải thích ở Hình 8 có thể được điều khiển đồng thời và
từ xa sử dụng một mạng lưới 5G.

17


Hình 8: Robot tự động hỗ trợ 5G được sử dụng trong các hoạt động nơng nghiệp

5.6 Phân tích dữ liệu và kho lưu trữ đám mây
Dữ liệu là một trong những đặc điểm quan trọng nhất của sự tiến bộ của công
nghệ kỹ thuật thúc đẩy ngành nông nghiệp thông minh. Tất cả dữ liệu được thu thập từ
các nguồn khác nhau, chẳng hạn như cảm biến IoT, máy bay không người lái và rô bốt,
trên một số trang trại được lưu trữ trong kho dữ liệu đám mây.

5G và điện toán biên sẽ cho phép truyền dữ liệu nhanh chóng lên đám mây để
phân tích thời gian thực và giao tiếp giữa máy với máy có thể hợp lý hóa và tự động hóa
quy trình canh tác.
Một số ứng dụng quan trọng của khoa học dữ liệu như sau:
•

Phát hiện bệnh sớm

•

Dự đốn thời tiết và đối phó với những thay đổi khí hậu

•

Lập bản đồ kỹ tḥt số đất đai và cây trồng

•

Khuyến nghị về phân bón

•

Khuyến nghị về thuốc trừ sâu
18


•

Hệ thống tưới tiêu tự động

•

Dự đoán lợi nhuận và xu hướng

•

Tạo thơng tin chi tiết

Hình 9: Cơ chế dữ liệu đám mây
Những dữ liệu lớn hơn này (thay đổi từ megabyte đến terabyte) phải được chuyển
từ các nguồn khác nhau lên đám mây (như được mơ tả trong Hình 9) và trở lại người
dùng như nông dân và nhà khoa học dữ liệu.
Ví dụ, khi kiểm tra cây cối, một robot sẽ chụp lại hình ảnh cây trồng sau khi nghi
ngờ có sâu bệnh và chuyển hình ảnh lên đám mây để phát hiện dịch hại bằng kỹ thuật
thị giác máy tính (Bongiovanni và Lowenberg-Deboer, 2004; Gil et al ., 2007 ). Sau đó,
kết quả được trả lại cho người nông dân và rô bốt truyền động - được thiết kế để kiểm
soát dịch hại thực hiện các hành động cần thiết, như thể hiện trong Hình 10.

19


Điện toán biên dựa trên đám mây chủ yếu được sử dụng trong các robot thông
minh để giảm độ phức tạp. Đám mây có thể được sử dụng như một trung tâm dữ liệu
hoặc máy chủ lưu trữ các dịch vụ điều khiển của robot để điều hướng và xử lý dữ liệu.
Ví dụ: hình ảnh thu được từ máy bay không người lái khảo sát do XAG, Quảng
Châu, Trung Quốc sản xuất, được xử lý trên đám mây theo thời gian thực. Những dữ
liệu này được phân tích ngay lập tức bởi trí thơng minh nơng nghiệp (XAI) để tạo bản
đồ theo toa AI để đáp ứng ứng dụng tốc độ thay đổi (VRA) của máy bay không người
lái bảo vệ thực vật hoặc máy nông nghiệp tự động.
Điện toán biên loại bỏ nhu cầu sử dụng bộ xử lý đồ họa (GPU) trong rô bốt bằng

cách đặt GPU vào máy chủ cạnh đám mây. Do độ rộng băng tần cần thiết để xử lý dữ
liệu rất cao (120 Mbps), chỉ 5G mới có thể đạt được khả năng này. Kích thước vật lý, độ
phức tạp, mức tiêu thụ điện năng và chi phí của robot được giảm đáng kể. Tất cả các
dịch vụ kiểm soát để quản lý cơ sở, điều hướng và xử lý dữ liệu được đặt tại đám mây,
chạy trong trung tâm dữ liệu hoặc trên các máy chủ chuyên dụng.
5G sẽ cải thiện đáng kể trải nghiệm truyền dữ liệu qua các mạng di động hiện
có. Với tốc độ truyền 10–30 Gbps, một lượng lớn dữ liệu có thể được truyền đáng tin
cậy trên nhiều thiết bị, giữ cho việc mất dữ liệu ở mức tối thiểu, tức là thời gian ngừng
kết nối sẽ được giảm bớt và việc truyền lại dữ liệu sử dụng băng thông không cần thiết
có thể được tránh được. Do độ trễ giảm thiểu hiện đại, tất cả những dữ liệu này có thể
được truy cập một cách an tồn trong thời gian thực. Điện tốn đám mây tận dụng tối đa
công nghệ 5G, cung cấp khả năng xử lý dữ liệu nhanh hơn trên đám mây với độ trễ
truyền vòng tối thiểu giữa các thiết bị được kết nối 5G khác nhau và do đó cho phép
năng suất tối đa của một trang trại thơng.
Hình 11 trình bày tổng quan về các ứng dụng mạng 5G trong canh tác thông minh,
bao gồm cảm biến, máy bay không người lái, robot, thiết bị thơng minh, điện tốn đám
mây và phân tích dữ liệu. Tương tự, Bảng 4 giải thích tại sao 5G lại có lợi trong nông
nghiệp cho các nhiệm vụ khác nhau.
Tất cả các trường hợp sử dụng này đều tận dụng bốn tính năng quan trọng nhất
của 5G: mật độ thiết bị, độ trễ cực thấp, độ tin cậy cao và bảo mật. Các thành phần khác
20


nhau này của nông nghiệp thông minh, chẳng hạn như máy bay không người lái, cảm
biến IoT và robot, hoạt động liền mạch với nhau để tối đa hóa năng śt và giảm mạnh
chi phí phát sinh.

Hình 10: Hoạt động đồng bộ của các thiết bị hỗ trợ 5G khác nhau để kiểm sốt dịch
hại

Hình 11: Tổng quan về ứng dụng 5G trong nông nghiệp thông minh

21